開發者說丨停車再也不難，L2到L4的泊車輔助系統技術剖析

本文做者：Apollo開發者社區

自動泊車輔助系統是爲了實現自動停車而產生的系統，在衆多的汽車配套產品中，與倒車安全有關的配套產品格外引人注目，配有倒車輔助系統也經常成爲高檔車配置的重要標誌之一。

 

在汽車智能化的浪潮中，車載傳感器發展迅速，愈來愈多搭載了先進傳感器的汽車進入了咱們的視野。好比可以在高速公路上實現單車道巡航的凱迪拉克CT6，還有交通嚴重擁堵時解放駕駛員時間的奧迪A8，以及可以輕鬆實現高速公路自動駕駛、上下匝道的特斯拉Model系列的車型。

 

本文由百度Apollo智能汽車事業部 自動駕駛工程師——陳光撰寫，對L2到L4的泊車輔助系統技術剖析進行了詳細講解，但願這篇文章給感興趣的開發者帶來更多幫助。

 

  如下，ENJOY  

 

1、前言

 

公衆對自動駕駛的認識主要集中在高速、環路，解決的是「開車」的問題。其實自動駕駛技術除了能開得一手好車外，還能夠幫助解決新老司機都比較頭痛的停車問題。泊車輔助系統目前已經發展至第三代，從最開始的駕駛員必須在車內配合掛擋完成泊車，發展到駕駛員能夠站在車外5米使用手機控制泊車，最後到汽車本身學習泊車路線，完成固定停車位或自家車庫的泊車。

 

下面，就來盤點一下已經成熟的這三代泊車輔助系統的傳感器配置以及典型的應用場景，隨後會對將在一兩年內量產的第四代泊車輔助系統作一個技術分析。

 

2、正文

 

目前市面上已量產的泊車輔助系統主要有三類。最先普及也是最爲常見的第一代叫作APA自動泊車，隨後出現的是將泊車與手機結合的第二代RPA遠程遙控泊車，最後是最早進的第三代叫作自學習泊車。在將來一到兩年內將會出現更爲先進的泊車解決方案——VP代客泊車，也就是暫未量產的第四代泊車輔助系統。

 

泊車輔助一代到三代的技術詳解由《上汽榮威》發佈在問答《深度學習在無人駕駛汽車上面的運用有哪些？》 中，泊車輔助前三代的技術盤點轉載已獲《上汽榮威》受權。爲符合知乎的規範轉載要求，轉載部分使用引用格式。

 

3、泊車輔助一代：APA自動泊車

 

APA（Auto Parking Asist）自動泊車是生活中最多見的泊車輔助系統。泊車輔助系統在汽車低速巡航時，使用超聲波雷達感知周圍環境，幫助駕駛員找到尺寸合適的空車位，並在駕駛員發送泊車指令後，將汽車泊入車位。

 

APA自動泊車所依賴的傳感器並不複雜，包括8個安裝於汽車前、後的UPA超聲波雷達，也就是你們常說的「倒車雷達」，和4個安裝於汽車兩側的APA超聲波雷達，雷達的感知範圍以下圖所示。

 

▲超聲波雷達感知示意圖

 

APA超聲波雷達的探測範圍遠而窄，常見APA最遠探測距離爲5米；UPA超聲波雷達的探測範圍近而寬，常見的UPA探測距離爲3米。不一樣的探測範圍決定了他們不一樣的分工。

 

APA超聲波雷達的做用是在汽車低速巡航時，完成空庫位的尋找和校驗工做。以下圖所示，隨着汽車低速行駛過空庫位，安裝在前側方的APA超聲波雷達的探測距離有一個先變小，再變大，再變小的過程。一旦汽車控制器探測到這個過程，就能夠根據車速等信息獲得庫位的寬度以及庫位是否爲空的信息。後側方的APA在汽車低速巡航時也會探測到相似的信息，可根據這些信息對空庫位進行校驗，避免誤檢。

 

▲ APA超聲波雷達檢測庫位原理圖

 

使用APA超聲波雷達檢測到空庫位後，汽車控制器會根據自車的尺寸和庫位的大小，規劃出一條合理的泊車軌跡，控制方向盤、變速箱和油門踏板進行自動泊車。在泊車過程當中，安裝在汽車先後的8個UPA會實時感知環境信息，實時修正泊車軌跡，避免碰撞。

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APA自動泊車輔助須要駕駛員在車內實時監控，以保證泊車順利完成，屬於SAE Level 2級別的自動駕駛技術。對泊車輔助一代作一個簡單的技術盤點，以下圖所示。

▲泊車輔助一代技術盤點

 

4、泊車輔助二代：RPA遠程遙控泊車

 

RPA（Remote Parking Asist）遠程遙控泊車輔助系統是在APA自動泊車技術的基礎之上發展而來的，車載傳感器的配置方案與第一代相似。它的誕生避免了停車後難以打開自車車門的尷尬場景出現，好比在兩邊都停了車的車位，或在比較狹窄的停車房。RPA遠程遙控泊車輔助系統常見於特斯拉、寶馬7系、奧迪A8等高端車型中。

 

在汽車低速巡航並找到空車位後，駕駛員將車輛掛入停車擋，就能夠離開汽車了。在車外，使用手機發送泊車指令，控制汽車完成泊車操做。遙控泊車涉及汽車與手機的通訊，目前汽車與手機最普遍且穩定的通信方式是藍牙，雖然信號沒有4G傳輸的距離遠，但4G信號並不能保證全部地方都能作到穩定通信。

 

RPA遠程遙控泊車輔助系統相比於第一代加入了與駕駛員通信的車載藍牙模塊，再也不須要駕駛員坐在車內監控汽車的泊車過程，僅須要在車外觀察便可。泊車輔助二代的技術盤點，以下圖所示。

 

▲泊車輔助二代技術盤點

 

5、泊車輔助三代：自學習泊車

 

在汽車變得愈來愈聰明後，駕駛員的指望也愈來愈高。他們但願在大雨天下班時，不用本身冒雨取車，而是用手機發送指令後，汽車能本身啓動，泊出車位，並行駛到他們面前。

 

爲了實現這個功能，給駕駛員帶來更好的體驗，工程師們在汽車上加入了魚眼相機。魚眼相機的鏡頭就像魚眼同樣，可以看到超過180°範圍內的東西，在汽車四周各裝一個魚眼相機，將他們的圖像進行畸變矯正後再拼接，便可實現360°的環境感知。

 

市面上的不少高端車型上配備的360°全景影像功能，就是基於以上原理拼接而成的「鳥瞰圖」。爲了給駕駛員提供更好地泊車體驗，工程師在「鳥瞰圖」的基礎上作了更多文章，作出了「上帝視角」，咱們能夠稱之爲「真·360°高清全景影像系統」，配合車上的大屏使用，效果更佳，以下視頻所示。

 

這個時候熱心觀衆就要問了：這個功能看起來確實很高端，可是並無解決汽車行駛到我面前的問題。

 

爲了解決這問題，接下來要說的就是自學習泊車輔助系統的核心技術——SLAM（Simultaneous Localization And Mapping，即時定位與地圖構建）。SLAM最先應用於軍事領域，隨後是機器人領域，近兩年才被普遍應用到汽車領域。在此將用一個很是簡單的例子讓你們瞭解SLAM技術。

 

當咱們走進一個陌生的大房子時，咱們每走一步都會在腦海中記錄一些信息，好比這個房子有幾層樓，臥室和洗手間在哪，傢俱的擺放等，這些被記錄的全部信息就是咱們在腦海中創建的地圖（Map），房間的佈局，傢俱的大小、位置關係等信息被稱做這個圖的特徵（Feature）。每走一步都會看到新的特徵，腦海中的地圖會愈來愈大、愈來愈豐富。一旦房子在腦海中建圖完成後，即便把咱們放到房子裏的任意位置，咱們都能根據咱們看到的特徵，馬上判斷出本身位於哪一層、哪一個房間。這就是建圖和定位的簡單描述。

 

基於相機實現的SLAM技術，被稱爲視覺SLAM。視覺SLAM須要從圖像中提取特徵信息，再配合視覺里程計的技術創建地圖，但基本原理與上述例子大同小異。

 

視頻中左側圖像上的綠點就是採集圖像中的特徵（Feature），右側的4幅圖中的黃色錐形是相機在3維世界中的位置，背景中的綠點就是不斷採集到的特徵的集合，也就是咱們所說的地圖。

 

自學習泊車可以學習駕駛員的泊入和泊出操做，並在之後自主完成這個過程。

 

自學習泊車的學習過程

 

駕駛員在準備停車前，能夠在庫位不遠處，開啓「路線學習」功能，隨後慢慢將汽車泊入固定車位，系統就會自學習該段行駛和泊車路線。泊車路線一旦學習成功，車輛即可達到「過目不忘」。完整視頻請觀看文末參考連接。

自學習泊車的學習過程

 

完成路線的學習後，在錄製時的相同起點下車，用手機藍牙鏈接汽車，啓動自學習泊車輔助系統，汽車就可以模仿先前錄製的泊車路線，完成自動泊車了。完整視頻請觀看文末參考連接。

 

駕駛員除了讓汽車學習泊入車庫的過程外，還可以讓汽車學習泊出，並行駛到辦公樓的過程。聰明的汽車可以自動駕駛到咱們面前，即便在大雨天也不用懼怕冒雨取車了。

 

相比於前兩代，自學習泊車輔助系統加入了360°環視相機，並且泊車的控制距離從5米內擴大到了50米內，有了明顯提高。自學習泊車輔助系統的技術盤點，以下圖所示。

 

▲泊車輔助三代技術盤點

 

6、泊車輔助四代：AVP自動代客泊車

 

最理想的泊車輔助場景應該是，咱們把車開到辦公樓下後，直接去辦正事，把找停車位和停車的工做交給汽車，汽車停好後，發條信息給駕駛員，告知本身停在哪。在咱們下班時，給汽車發條信息，汽車便可遠程啓動、泊出庫位，並行駛到駕駛員設定的接駁點。

 

AVP（Automated Valet Parking）自動代客泊車的研發就是爲了解決平常工做、生活中停車難的痛點，其主要的應用地點一般是辦公樓或者大型商場的地上/地下停車場。

 

相比於前三代泊車輔助產品顯得更爲成熟，AVP除了要實現泊入車庫的功能外，還須要解決從駕駛員下車點低速（小於20km/h）行駛至庫位旁的問題。爲了能儘量地安全行駛到庫位旁，必須提高汽車遠距離感知的能力，前視攝像頭成爲了最優的傳感器方案。地上/地下停車場不像開放道路，場景相對單一，高速運動的汽車較少，對於保持低速運動的自車來講，更容易避免突發情況的發生。

 

經常使用的激光雷達和毫米波雷達沒被選用的緣由是，激光雷達的成本較高，在成本降下來以前，不在大部分車企的量產考慮範圍內；毫米波雷達因爲感知原理的限制，在低速下的表現並很差，並且在地庫中使用時信噪比不高，也不作考慮。

 

綜合以上幾點，最基本的AVP自動代客泊車的技術方案以下圖所示：

 

▲泊車輔助四代技術盤點

 

除了以上提到的傳感器外，實現AVP還須要引入停車場的高精度地圖，再配合SLAM或視覺匹配定位的方法，纔可以讓汽車知道它如今在哪，應該去哪裏尋找停車位。

 

除了自行尋找停車位外，具有AVP功能的汽車還能夠配合智能停車場更好地完成自動代客泊車的功能。智能停車場須要在停車場內安裝一些必要的基礎設施，好比攝像頭、地鎖等。這些傳感器不只可以獲取停車位是否被佔用，還可以知道停車場的道路上是否有車等信息。將這些信息建模後發送給汽車，汽車就可以規劃出一條更爲合理的路徑，行駛到空車位處了。

 

目前AVP的技術已經比較成熟了，不少車企也跟Tier1（博世、安波福等）或者互聯網公司（百度、歐菲、縱目等）作了概念驗證項目。以下視頻所示爲梅賽德斯奔馳與博世共同研發的AVP產品。完整視頻請觀看文末參考連接。

 

7、總結

 

泊車輔助系統的發展並非一蹴而就，而是逐步發展起來的。從最初簡單的超聲波雷達的應用，到引入手機和車載藍牙提供更爲豐富的泊車功能，再到SLAM技術的引入，最後到各類車載傳感器的融合與通訊技術的應用。每一次的功能迭代都離不開車載傳感器技術、基礎設施建設、算法以及通訊技術的成熟。

 

在5G、傳感器技術、基礎設施愈發成熟的將來，汽車將會更加智能。在不遠的將來，汽車也許再也不只是一個簡單的出行的伴侶，更是一個在咱們工做時，將本身共享出去的賺錢工具。

 

1*《泊車輔助系統路線學習視頻》

【https://v.qq.com/x/page/i0909jrim2x.html?sf=qz】

2*《泊車輔助系統模仿過程視頻》

【https://v.qq.com/x/page/g0909705mdd.html?sf=qz】

3*《戴姆勒奔馳自主泊車系統視頻》

【https://v.qq.com/x/page/g0909bc2btq.html?sf=qz】

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